Курсовая работа: Автоматизация питающего бункера чесальной машины

Рисунок 2.1.4 Импорт файла данных выполнен

Во время выполнения этого режима производится:

· Удаление тренда из массива экспериментальных данных;

· Формирование усеченных массивов данных с именами dande и dandv для построения моделей.

Рисунок 2.1.5 Завершен импорт и преобразование данных

После проведения предварительной обработки данных можно приступить к нахождению оценки модели.

В предложенном списке Estimate выбираем Parametricmodels (см. рисунок 2.1.6), данный выбор приведет к открытию диалогового окна задания структуры модели (см. рисунок 2.1.7).

Рисунок 2.1.6 Выбираем параметрические модели

Получим параметрические модели из предложенного списка (ARX, ARMAX, OE, BJ, StateSpace см. рисунок 2.1.7), оценка производится нажатием кнопки Estimate. Существует возможность изменить параметры модели в редакторе OrderEditor. Воспользуемся значениями по умолчанию, за исключением ARX и StateSpace, у которых параметры выберем, нажав кнопку OrderSelection.

Рисунок 2.1.7 Окно выбора структуры моделей

После того как были получены все 5 моделей объекта управления (см. рисунок 2.1.8), можно приступит к выбору одной из них, которая будет использоваться далее для получения передаточной функции ТОУ.

Рисунок 2.1.8 Получены 5 моделей ТОУ

Для выбора модели следует пользоваться средствами которые предоставляет SystemIdentificationToolbox:

· Transientresp (переходная характеристика);

· Frequencyresp (частотные характеристики);

· Zerosandpoles (графики нулей и полюсов);

· Noisespectrum(графики спектров шумов).

Выбор отображаемых на этих графиках моделей осуществляется выделением соответствующих в окне списка моделей.

Для анализа модели ТОУ возьмем модель n 4 s 3 , для чего перетащим ее на иконку ToWorkspace, при этом модель n 4 s 3 появится в рабочем пространстве MATLAB.

Полученная модель представлена в так называемом тета – формате и является дискретной. Для преобразования модели из тета - формата в вид удобный для дальнейшего использования в пакете SystemIdentificationToolbox имеются специальные функции.

Преобразуем модель тета-формата многомерного объекта в вектор передаточных функций, связанных с выбранным входом:

>> [n,d]=th2tf(n4s3)

n = 0 -0.0113 0.0188 0.0580

d = 1.0000 -1.7658 1.0929 -0.2527

где n , d соответственно числитель и знаменатель дискретной передаточной функции.